Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 当后端是缓存服务器时,经常使用一致性哈希算法来进行负载均衡. 使用一致性哈希的好处在于,增减集群的缓存服务器时,只有少量的缓存会失效,回源量较小. 在nginx+ats / haproxy+squid等CDN架构中,nginx/haproxy所使用的负载均衡算法便是一致性哈希. 我们举个例子来说明一致性哈希的好处. 假设后端集群包含三台缓存服务器,A.B.C. 请求r1.r2落在A上. 请

Nginx一致性哈希模块的Lua重新实现 技术背景: 最近在工作中使用了nginx+redis 的架构,redis在后台做分布式存储,每个redis都存放不同的数据,这些数据都是某门户网站通过Hadoop分析出来的用户行为日志,key是uid,value是user profile,每小时更新量在500-800万条记录,而这些记录一旦生成,我需要在5分钟左右的时间完成所有导入过程. 首先,我在nginx中使用了第三方模块HttpUpstreamConsistent来做负载均衡策略,针对不同用户(u

Nginx 第三方模块的安装以及一致性哈希算法的使用 第三方模块安装方法总结: 以ngx_http_php_memcache_standard_balancer-master为例 1:解压 到 path/ngx_module 配置:add_module=后面写的就是被解压之后的模块的位置 ./configure --prefix=/xxx/xxx --add_module=/path/ngx_module 编译 安装 Make && make instal 需要一致性哈希算法,来统一ngi

文章目录 nginx连接memcached 第三方模块编译及一致性哈希应用 总结 nginx连接memcached 首先确保nginx能正常连接php location ~ \.php$ { root html; fastcgi_pass 127.0.0.1:9000; fastcgi_index index.php; //这里的document_root是上面定义的root html fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_sc

地址:http://wiki.nginx.org/HttpUpstreamConsistentHash 首先声明一个命令: static ngx_command_t  ngx_http_upstream_consistent_hash_commands[] = { {   ngx_string("consistent_hash"),        NGX_HTTP_UPS_CONF|NGX_CONF_TAKE1,        ngx_http_upstream_consistent_

前面一节的hash算法存在一个问题,当上游的应用服务器因某一台down掉导致服务器数量发生变化时,会导致大量的请求路由策略失效,一致性哈希算法可以缓解这个问题. 一致性哈希算法 1,hash算法存在的问题 2,一致性哈希 扩容前: 扩容后: 使用方法: 只需要在hash key后面添加consistent就可以了.

最近在项目的微服务架构推进过程中,一个新的服务需要动态伸缩的弹性部署,所有容器化示例组成一个大的工作集群,以分布式处理的方式来完成一项工作,在集群中所有节点的任务分配过程中,由于集群工作节点需要动态增减,因此需要利用etcd(或zk)来管理集群,同时用一致性哈希算法来定位每个工作项的具体工作节点,一致性哈希算法的实现(.NET)为如下地址: https://github.com/cerasumat/ConsistentHash/tree/develop 算法的原理不再赘述,用baidu都能够在第

原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

1 网络IO模型 安装memcached需要先安装libevent Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型,分为监听主线程和worker子线程,监听线程监听网络连接,接受请求后,将连接描述字 pipe 传递给worker线程,进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库,多线程模型可以发挥多核作用,但是引入了cache coherency和锁的问题,比如,Memcached最常用的stats 命令,实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁,进行计数等工作,带来

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按

摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

准备工作: ① 配置文件 config.php ② 封装 Memcached 类 hash.class.php,包含普通哈希算法(取模)和一致性哈希算法 ③ 初始化 Memcached 节点信息 init.php ④ 减少 Memcached 节点 down.php ⑤ 统计命中率 statistics.php ⑥ 使用 Highcharts(4.1.9) js 图表库来展示减少节点后两种算法命中率的变化 1. 配置文件 config.php <?php /* Memcached 配置文件 */

一致性哈希算法 来自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179       一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏

1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则越来越流行.因此,就有个问题,如何将这些海量的数据分配到各个机器中?数据分布到各个机器存储之后,又如何进行查找?这里主要记录一致性Hash算法如何将数据分配到各个机器中去. 2,衡量一致性哈希算法好处的四个标准: ①平衡性:平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空

普通 Hash 分布算法的 PHP 实现 首先假设有 2 台服务器:127.0.0.1:11211 和 192.168.186.129:11211 当存储的 key 经过对 2 (2 台服务器)取模运算得出该 key 应该保存到的服务器: <?php $server = array( array('host' => '127.0.0.1', 'port' => 11211), array('host' => '192.168.186.129', 'port' => 11211

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一

<?php//原理概念请看我的上一篇随笔(http://www.cnblogs.com/tujia/p/5416614.html)或直接百度 /** * 接口:hash(哈希插口).distribution(分布式算法接口) * 方法: * hash * _hash,处理并返回一个字符串的哈希值 * distribution * _lookup:给它一个key,它要反正此key需要存取的目标服务器信息 * * * 一致性哈希分布式算法类:ConsistentHash * 方法: * addSer

文章同步发表在博主的网站朗度云,传输门:http://www.wolfbe.com/detail/201608/341.html 1.背景        我们都知道memcached服务器是不提供分布式功能的,memcached的分布式完全是由客户端来实现的.在部署memcached服务器集群时,我们需要把缓存请求尽可能分散到不同的缓存服务器中,这样可以使得所有的缓存空间都得到利用,而且可以降低单独一台缓存服务器的压力.     最简单的一种实现是,缓存请求时通过计算key的哈希值,取模后映射到